Informe de investigación profunda sobre Grass: Estrella brillante en el campo DePIN, expansión del banco de datos de IA
Contenido clave TL; DR
¿Cómo se destaca Grass entre los numerosos proyectos DePIN?
El núcleo radica en la participación sin barreras, los usuarios son la base, otros factores son el apalancamiento.
Grass a través de la doble motor de "tecnología + modelo" rompe la competencia interna de DePIN - utilizando pruebas de conocimiento cero y la arquitectura de Solana Layer2 para garantizar la autenticidad de los datos, resolviendo el punto doloroso de "datos sucios" en la industria de la IA; al mismo tiempo, adopta el modelo "minería de ancho de banda → incentivos de puntos" para convertir 2.5 millones de usuarios en nodos de datos, formando una ventaja en el lado de la oferta.
La creciente demanda de datos de IA, la popularidad de Solana y DePIN, y métodos de operación razonables han creado una posición de liderazgo en el ámbito de DePIN para datos de IA.
¿Qué factores deben tenerse en cuenta para el desarrollo futuro de Grass?
A corto plazo, la implementación tecnológica: ¿podrá la transición descentralizada de 2025 llevarse a cabo sin problemas?
Validación de la demanda a medio plazo: Escala de adquisición de datos de empresas de IA;
Juego de cumplimiento a largo plazo: reglas de privacidad de datos y propiedad.
El mayor riesgo actual radica en la "ola de tokens oculta el vacío de demanda" - si en el futuro no se pueden cumplir los pedidos de clientes de IA en gran volumen, la rueda de negocios perfecta podría degenerar de un ciclo positivo de "datos-capital" a una burbuja del lado de la oferta.
1. Contexto de la industria
Cuando la democratización del poder de cálculo de DePIN se encuentra con la crisis de datos de la IA, un movimiento por la equidad de datos estalla silenciosamente.
DePIN integra recursos globales ociosos a través de la economía de tokens ( potencia de cómputo, almacenamiento, ancho de banda ), construyendo una red de infraestructura distribuida; al mismo tiempo, la industria de IA enfrenta una escasez estructural de datos, monopolios de gigantes, controversias de privacidad y barreras de islas, lo que provoca que el 80% del valor de los datos no se haya liberado.
La esencia de la competencia futura de la IA es un juego dual entre la eficiencia en la obtención de datos y la conformidad ética, mientras que DePIN ofrece la solución técnica óptima.
La disrupción de Grass radica en la realización de la fusión de ambos.
1.1 DePIN: Reconfiguración del paradigma global de la infraestructura
Definición y lógica central
En los últimos años, con la madurez de la tecnología blockchain y el surgimiento del concepto Web3, diversas industrias están explorando caminos de transformación descentralizada. DePIN es precisamente la manifestación de esta tendencia en el ámbito de las infraestructuras. DePIN(Redes de Infraestructura Física Descentralizadas, red de infraestructura física descentralizada) es un nuevo modelo económico que integra recursos físicos dispersos globalmente( como potencia de cálculo, almacenamiento, ancho de banda, energía, etc., a través de la tecnología blockchain.
Su lógica central radica en: impulsar la contribución de recursos ociosos de la comunidad a través de incentivos de tokens, construyendo una red de infraestructura descentralizada, reemplazando el modelo de alto costo y baja eficiencia de los proveedores de servicios centralizados tradicionales.
Impulso de la industria
En comparación con el modelo centralizado, la transformación descentralizada de la infraestructura física tiene mayores ventajas en términos de estructura de costos, modelo de gobernanza, resiliencia de la red y capacidad de expansión ecológica.
Subsectores y casos típicos
Según la definición de Messari, DePIN abarca infraestructura física ) como redes inalámbricas, redes de energía ( y redes de recursos digitales ) como almacenamiento, computación (, y logra la coincidencia de oferta y demanda y mecanismos de incentivos a través de la tecnología blockchain.
Infraestructura física: Representado por la red inalámbrica descentralizada Helium), construida a través del despliegue de dispositivos hotspot por la comunidad para crear una red de comunicación con cobertura global;
Red de recursos digitales: incluye almacenamiento descentralizado de Filecoin(, computación distribuida de Aethir), etc., formando un modelo de economía compartida a través de la integración de recursos ociosos.
Potencial del mercado
Según los datos de Messari, para 2024, el número de dispositivos DePIN en todo el mundo ha superado los 13 millones, con un tamaño de mercado de 50 mil millones de dólares, pero la tasa de penetración es inferior al 0,1%. En los próximos diez años, se espera que crezca 100-1000 veces.
En 2024, el valor de mercado total de la pista DePIN alcanzará los 50 mil millones de dólares, abarcando más de 350 proyectos, con una tasa de crecimiento anual superior al 35%.
Su fuerza motriz fundamental radica en la mejora de la eficiencia de los recursos (, como la utilización de ancho de banda ocioso ) y la explosión de la demanda (, como la necesidad de AI de potencia de cómputo y datos ), el efecto bidireccional.
Por supuesto, la escalabilidad de las redes descentralizadas, la privacidad de los datos y la verificación de la seguridad siguen siendo los desafíos clave en el desarrollo de DePIN.
( 1.2 Demanda de datos de IA: crecimiento explosivo y contradicciones estructurales
"Los datos son el petróleo de la nueva era )Data is the new oil("
La obtención y el procesamiento de datos de IA son los motores centrales del desarrollo de la inteligencia artificial, especialmente al entrenar grandes modelos de lenguaje ) como GPT### y redes neuronales generativas ( como MidJourney).
El rendimiento y la efectividad de los modelos de IA dependen en gran medida de la calidad y cantidad de los datos de entrenamiento. Los datos de alta calidad, diversos y con representación geográfica son cruciales para el rendimiento de los modelos de IA.
Escala y características de la demanda de datos
Aumento de magnitud: Tomando como ejemplo a GPT-4, se requiere más de 45TB de datos textuales para el entrenamiento, mientras que la velocidad de iteración de la IA generativa exige que los datos se actualicen y diversifiquen en tiempo real;
Proporción de costos: Los costos de recolección, limpieza y etiquetado de datos en el desarrollo de IA representan más del 40% del presupuesto total, convirtiéndose en un cuello de botella clave para la comercialización;
Diversificación de escenarios: La conducción autónoma requiere datos de sensores de alta precisión, la IA médica depende de bases de datos de casos que cumplan con la privacidad, y la IA social depende de datos de comportamiento del usuario.
Puntos de dolor en la provisión de datos tradicionales
Barreras de datos: las grandes empresas/actores clave controlan amplias fuentes de datos, mientras que los desarrolladores pequeños y medianos enfrentan altas barreras de entrada y precios injustos;
Islas de datos: Los datos a menudo están dispersos en diferentes instituciones y empresas, y el intercambio y la circulación de datos enfrentan numerosos obstáculos, lo que impide el uso completo de los recursos de datos.
Privacidad de datos: La recopilación de datos a menudo involucra disputas de privacidad y derechos de autor, como el incidente de cobro de la API de Reddit que provocó protestas de los desarrolladores;
Baja eficiencia en la circulación: Las islas de datos y la falta de estandarización conducen a la recopilación duplicada, la tasa de utilización de datos a nivel mundial es inferior al 20%;
Interrupción de la cadena de valor: los contribuyentes individuales que crean datos no pueden beneficiarse del uso posterior de esos datos.
Ruta de ruptura de DePIN
Recolección de datos distribuidos: Captura de datos públicos a través de una red de nodos (, como redes sociales y bases de datos públicas ), reduciendo el costo de recolección de datos y mejorando la eficiencia y la escala de la recolección de datos;
Mejorar la calidad y diversidad de los datos: A través del mecanismo de incentivos DePIN, se puede atraer a más participantes a contribuir con datos, lo que mejora la calidad y diversidad de los datos, y aumenta la capacidad de generalización de los modelos de IA.
Limpieza y etiquetado descentralizados: la colaboración de la comunidad completa el preprocesamiento de datos, combinando pruebas de conocimiento cero (ZK) para garantizar la veracidad de los datos;
Ciclo cerrado de incentivos tokenizados: los contribuyentes de datos reciben recompensas en tokens, y los demandantes compran conjuntos de datos estructurados con tokens, formando una coincidencia directa entre oferta y demanda.
El proyecto Grass se encuentra en la intersección de DePIN y la industria de datos de IA, aplicando de manera innovadora el concepto de DePIN en el campo de la recolección de datos de IA, construyendo una red descentralizada de captura de datos, con el objetivo de proporcionar fuentes de datos más económicas, eficientes y confiables para el entrenamiento de modelos de IA.
En los próximos capítulos, analizaremos en profundidad los mecanismos específicos del proyecto Grass, sus características técnicas, escenarios de aplicación y perspectivas de desarrollo futuro.
2. Información básica del proyecto
La rápida expansión de Grass se debe a su extremadamente bajo umbral de participación. Permite que cada usuario se convierta en un 'minero' de datos de IA, intercambiando ancho de banda ocioso por futuros dividendos.
Grass construye una red de captura de datos descentralizada a través de la arquitectura DePIN, proporcionando fuentes de datos de alta relación costo-beneficio y alta diversidad para el entrenamiento de IA. Los usuarios solo necesitan instalar el cliente para contribuir con ancho de banda y obtener recompensas en tokens - en un año en línea ha atraído a más de 2.5 millones de nodos, con un aumento de más de 5 veces en los primeros 10 días de lanzamiento del token, validando su lógica comercial.
El proyecto ha recibido apoyo de capitales de primer nivel como Polychain y Hack VC, basándose en la cadena de alto rendimiento de Solana para lograr la certificación y el flujo de datos.
La anonimidad del equipo actual sigue siendo un tema controvertido, y el progreso en la descentralización del procesamiento de datos necesita ser seguido.
( 2.1 Alcance del negocio
Grass es un proyecto DePIN que recopila y valida datos de Internet a través del ancho de banda no utilizado de los dispositivos de los usuarios, brindando soporte especialmente para el desarrollo de inteligencia artificial )AI(.
Su núcleo es a través de la red de proxies residenciales )residential proxy network###, que permite a las empresas utilizar la conexión a Internet de los usuarios para acceder y extraer datos de Internet de diferentes ubicaciones geográficas, lo cual es muy útil para el entrenamiento de modelos de IA que requieren datos diversificados y representativos geográficamente.
Problemas resueltos: La captura de datos en redes tradicionales suele ser realizada por sistemas centralizados, lo que resulta en ineficiencia y la posibilidad de errores o sesgos. Grass tiene como objetivo proporcionar datos de internet confiables y verificados a través de un enfoque descentralizado, y los datos proporcionados por usuarios descentralizados tienen inherentemente características de diversidad, publicación en múltiples regiones y tiempo real.
Visión y Misión: La visión de Grass es crear una capa de datos de internet descentralizada, donde los datos se recojan, verifiquen y estructuren de manera que se minimice la confianza. Su misión es empoderar a los usuarios para contribuir a la capa de datos y motivar la participación a través de un mecanismo de recompensas.
Método de participación del usuario: Los usuarios solo necesitan tres pasos para comenzar: visitar el sitio web de Grass, instalar la extensión/cliente y conectarse para comenzar a ganar Grass Points. Esta forma de contribuir con ancho de banda para ganar recompensas brinda a los usuarios comunes una oportunidad de compartir los dividendos del crecimiento de la IA.
En resumen, las características clave y ventajas de Grass son: el bajo costo de extracción de datos en una red descentralizada, una mayor diversidad de datos; los usuarios ganan recompensas al contribuir con ancho de banda, logrando el retorno del valor de los datos; se utiliza tecnología de blockchain para verificar los datos, asegurando la transparencia y fiabilidad de los mismos.
( 2.2 Desarrollo
Fase conceptual: A mediados de 2022, el proyecto fue propuesto por Wynd Labs.
Fase de desarrollo: La construcción del producto comenzó a principios de 2023, marcando la entrada del proyecto en la fase de desarrollo real.
Ronda de financiamiento semilla: En 2023, Grass completó una ronda de financiamiento semilla de 3.5 millones de dólares, liderada por Polychain Capital y Tribe Capital, con un total de 4.5 millones de dólares ), incluyendo la ronda semilla previa liderada por No Limit Holdings (.
Prueba de usuario: A finales de 2023, se lanzará una extensión para el navegador Chrome, comenzando la prueba de usuarios, atrayendo la participación de usuarios tempranos.
**Hito: **En abril de 2024, el proyecto anunció más de 2 millones de dispositivos de nodos conectados, creciendo rápidamente. Según los datos de DePIN Scan, hasta marzo de 2025, sus usuarios activos han superado los 2.5 millones.
Airdrop inicial: Anuncio del primer airdrop el 21 de octubre de 2024, distribuyendo 100 millones de tokens GRASS )10% del suministro total ###, recompensando a los usuarios tempranos.
Intercambios en línea: Lanzamiento en OKX y otros intercambios el 28 de octubre de 2024, el precio subió de $0.6 a $3.89 en 10 días, aumentando de manera constante alrededor de 5 veces.
Estado actual: El proyecto sigue expandiéndose, se está llevando a cabo la segunda fase de incentivos para usuarios; se planea lanzar aplicaciones móviles para Android y iPhone para aumentar la escala de la red y la participación de los usuarios.
( 2.3 Situación del equipo
Según los datos de Rootdata, Grass fue desarrollado por Wynd Labs, su fundador es Andrej Radonjic, quien es el CEO de Wynd Labs y posee una maestría en matemáticas y estadísticas de la Universidad de York y una licenciatura en física de ingeniería de la Universidad McMaster.
Los miembros del equipo provienen de Wynd Labs, centrados en el desarrollo de tecnologías de blockchain e IA, y poseen experiencia en el campo relacionado. Sin embargo, la información específica sobre los miembros no se ha divulgado ampliamente, solo se ha revelado la identidad de Radonjic.
Según Tracxn, Wynd Labs se fundó en 2022, y su producto principal es Grass.
) 2.4 Financiamiento y socios importantes
Inversores y apoyo
Ronda semilla: En 2023 se completó una ronda de financiamiento semilla de 3.5 millones de dólares, liderada por Polychain Capital y Tribe Capital. Según Rootdata, el financiamiento total después de la ronda semilla alcanzó los 4.5 millones de dólares, incluida la ronda anterior a la semilla liderada por No Limit Holdings.
Ronda A de financiamiento: Se completó la ronda A de financiamiento en septiembre de 2024, liderada por HackVC, con la participación de Polychain, Delphi, Lattice y Brevan Howard, el monto no ha sido divulgado.
Apoyo de inversores: HackVC, Polychain, Delphi, Lattice y Brevan Howard son algunos de los inversores más conocidos en la industria. Obtener su apoyo también demuestra el reconocimiento del proyecto en el sector.
Socios
Plataforma de blockchain: construida sobre la red Solana, beneficios del proyecto
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
5 me gusta
Recompensa
5
2
Compartir
Comentar
0/400
SatoshiHeir
· hace12h
Después de una exhaustiva verificación del código fuente de Bitcoin Mainnet, ¡la forma en que Cha Tea resuelve los datos es la correcta!
Ver originalesResponder0
NewPumpamentals
· hace12h
Todo es infraestructura ol, 250 mil usuarios aún no son suficientes.
Análisis panorámico de Grass: ¿Quién dominará el futuro del banco de datos de IA?
Informe de investigación profunda sobre Grass: Estrella brillante en el campo DePIN, expansión del banco de datos de IA
Contenido clave TL; DR
El núcleo radica en la participación sin barreras, los usuarios son la base, otros factores son el apalancamiento.
Grass a través de la doble motor de "tecnología + modelo" rompe la competencia interna de DePIN - utilizando pruebas de conocimiento cero y la arquitectura de Solana Layer2 para garantizar la autenticidad de los datos, resolviendo el punto doloroso de "datos sucios" en la industria de la IA; al mismo tiempo, adopta el modelo "minería de ancho de banda → incentivos de puntos" para convertir 2.5 millones de usuarios en nodos de datos, formando una ventaja en el lado de la oferta.
La creciente demanda de datos de IA, la popularidad de Solana y DePIN, y métodos de operación razonables han creado una posición de liderazgo en el ámbito de DePIN para datos de IA.
A corto plazo, la implementación tecnológica: ¿podrá la transición descentralizada de 2025 llevarse a cabo sin problemas?
Validación de la demanda a medio plazo: Escala de adquisición de datos de empresas de IA;
Juego de cumplimiento a largo plazo: reglas de privacidad de datos y propiedad.
El mayor riesgo actual radica en la "ola de tokens oculta el vacío de demanda" - si en el futuro no se pueden cumplir los pedidos de clientes de IA en gran volumen, la rueda de negocios perfecta podría degenerar de un ciclo positivo de "datos-capital" a una burbuja del lado de la oferta.
1. Contexto de la industria
Cuando la democratización del poder de cálculo de DePIN se encuentra con la crisis de datos de la IA, un movimiento por la equidad de datos estalla silenciosamente.
DePIN integra recursos globales ociosos a través de la economía de tokens ( potencia de cómputo, almacenamiento, ancho de banda ), construyendo una red de infraestructura distribuida; al mismo tiempo, la industria de IA enfrenta una escasez estructural de datos, monopolios de gigantes, controversias de privacidad y barreras de islas, lo que provoca que el 80% del valor de los datos no se haya liberado.
La esencia de la competencia futura de la IA es un juego dual entre la eficiencia en la obtención de datos y la conformidad ética, mientras que DePIN ofrece la solución técnica óptima.
La disrupción de Grass radica en la realización de la fusión de ambos.
1.1 DePIN: Reconfiguración del paradigma global de la infraestructura
Definición y lógica central
En los últimos años, con la madurez de la tecnología blockchain y el surgimiento del concepto Web3, diversas industrias están explorando caminos de transformación descentralizada. DePIN es precisamente la manifestación de esta tendencia en el ámbito de las infraestructuras. DePIN(Redes de Infraestructura Física Descentralizadas, red de infraestructura física descentralizada) es un nuevo modelo económico que integra recursos físicos dispersos globalmente( como potencia de cálculo, almacenamiento, ancho de banda, energía, etc., a través de la tecnología blockchain.
Su lógica central radica en: impulsar la contribución de recursos ociosos de la comunidad a través de incentivos de tokens, construyendo una red de infraestructura descentralizada, reemplazando el modelo de alto costo y baja eficiencia de los proveedores de servicios centralizados tradicionales.
Impulso de la industria
En comparación con el modelo centralizado, la transformación descentralizada de la infraestructura física tiene mayores ventajas en términos de estructura de costos, modelo de gobernanza, resiliencia de la red y capacidad de expansión ecológica.
Subsectores y casos típicos
Según la definición de Messari, DePIN abarca infraestructura física ) como redes inalámbricas, redes de energía ( y redes de recursos digitales ) como almacenamiento, computación (, y logra la coincidencia de oferta y demanda y mecanismos de incentivos a través de la tecnología blockchain.
Infraestructura física: Representado por la red inalámbrica descentralizada Helium), construida a través del despliegue de dispositivos hotspot por la comunidad para crear una red de comunicación con cobertura global;
Red de recursos digitales: incluye almacenamiento descentralizado de Filecoin(, computación distribuida de Aethir), etc., formando un modelo de economía compartida a través de la integración de recursos ociosos.
Potencial del mercado
Según los datos de Messari, para 2024, el número de dispositivos DePIN en todo el mundo ha superado los 13 millones, con un tamaño de mercado de 50 mil millones de dólares, pero la tasa de penetración es inferior al 0,1%. En los próximos diez años, se espera que crezca 100-1000 veces.
En 2024, el valor de mercado total de la pista DePIN alcanzará los 50 mil millones de dólares, abarcando más de 350 proyectos, con una tasa de crecimiento anual superior al 35%.
Su fuerza motriz fundamental radica en la mejora de la eficiencia de los recursos (, como la utilización de ancho de banda ocioso ) y la explosión de la demanda (, como la necesidad de AI de potencia de cómputo y datos ), el efecto bidireccional.
Por supuesto, la escalabilidad de las redes descentralizadas, la privacidad de los datos y la verificación de la seguridad siguen siendo los desafíos clave en el desarrollo de DePIN.
( 1.2 Demanda de datos de IA: crecimiento explosivo y contradicciones estructurales
"Los datos son el petróleo de la nueva era )Data is the new oil("
La obtención y el procesamiento de datos de IA son los motores centrales del desarrollo de la inteligencia artificial, especialmente al entrenar grandes modelos de lenguaje ) como GPT### y redes neuronales generativas ( como MidJourney).
El rendimiento y la efectividad de los modelos de IA dependen en gran medida de la calidad y cantidad de los datos de entrenamiento. Los datos de alta calidad, diversos y con representación geográfica son cruciales para el rendimiento de los modelos de IA.
Escala y características de la demanda de datos
Aumento de magnitud: Tomando como ejemplo a GPT-4, se requiere más de 45TB de datos textuales para el entrenamiento, mientras que la velocidad de iteración de la IA generativa exige que los datos se actualicen y diversifiquen en tiempo real;
Proporción de costos: Los costos de recolección, limpieza y etiquetado de datos en el desarrollo de IA representan más del 40% del presupuesto total, convirtiéndose en un cuello de botella clave para la comercialización;
Diversificación de escenarios: La conducción autónoma requiere datos de sensores de alta precisión, la IA médica depende de bases de datos de casos que cumplan con la privacidad, y la IA social depende de datos de comportamiento del usuario.
Puntos de dolor en la provisión de datos tradicionales
Barreras de datos: las grandes empresas/actores clave controlan amplias fuentes de datos, mientras que los desarrolladores pequeños y medianos enfrentan altas barreras de entrada y precios injustos;
Islas de datos: Los datos a menudo están dispersos en diferentes instituciones y empresas, y el intercambio y la circulación de datos enfrentan numerosos obstáculos, lo que impide el uso completo de los recursos de datos.
Privacidad de datos: La recopilación de datos a menudo involucra disputas de privacidad y derechos de autor, como el incidente de cobro de la API de Reddit que provocó protestas de los desarrolladores;
Baja eficiencia en la circulación: Las islas de datos y la falta de estandarización conducen a la recopilación duplicada, la tasa de utilización de datos a nivel mundial es inferior al 20%;
Interrupción de la cadena de valor: los contribuyentes individuales que crean datos no pueden beneficiarse del uso posterior de esos datos.
Ruta de ruptura de DePIN
Recolección de datos distribuidos: Captura de datos públicos a través de una red de nodos (, como redes sociales y bases de datos públicas ), reduciendo el costo de recolección de datos y mejorando la eficiencia y la escala de la recolección de datos;
Mejorar la calidad y diversidad de los datos: A través del mecanismo de incentivos DePIN, se puede atraer a más participantes a contribuir con datos, lo que mejora la calidad y diversidad de los datos, y aumenta la capacidad de generalización de los modelos de IA.
Limpieza y etiquetado descentralizados: la colaboración de la comunidad completa el preprocesamiento de datos, combinando pruebas de conocimiento cero (ZK) para garantizar la veracidad de los datos;
Ciclo cerrado de incentivos tokenizados: los contribuyentes de datos reciben recompensas en tokens, y los demandantes compran conjuntos de datos estructurados con tokens, formando una coincidencia directa entre oferta y demanda.
El proyecto Grass se encuentra en la intersección de DePIN y la industria de datos de IA, aplicando de manera innovadora el concepto de DePIN en el campo de la recolección de datos de IA, construyendo una red descentralizada de captura de datos, con el objetivo de proporcionar fuentes de datos más económicas, eficientes y confiables para el entrenamiento de modelos de IA.
En los próximos capítulos, analizaremos en profundidad los mecanismos específicos del proyecto Grass, sus características técnicas, escenarios de aplicación y perspectivas de desarrollo futuro.
2. Información básica del proyecto
La rápida expansión de Grass se debe a su extremadamente bajo umbral de participación. Permite que cada usuario se convierta en un 'minero' de datos de IA, intercambiando ancho de banda ocioso por futuros dividendos.
Grass construye una red de captura de datos descentralizada a través de la arquitectura DePIN, proporcionando fuentes de datos de alta relación costo-beneficio y alta diversidad para el entrenamiento de IA. Los usuarios solo necesitan instalar el cliente para contribuir con ancho de banda y obtener recompensas en tokens - en un año en línea ha atraído a más de 2.5 millones de nodos, con un aumento de más de 5 veces en los primeros 10 días de lanzamiento del token, validando su lógica comercial.
El proyecto ha recibido apoyo de capitales de primer nivel como Polychain y Hack VC, basándose en la cadena de alto rendimiento de Solana para lograr la certificación y el flujo de datos.
La anonimidad del equipo actual sigue siendo un tema controvertido, y el progreso en la descentralización del procesamiento de datos necesita ser seguido.
( 2.1 Alcance del negocio
Grass es un proyecto DePIN que recopila y valida datos de Internet a través del ancho de banda no utilizado de los dispositivos de los usuarios, brindando soporte especialmente para el desarrollo de inteligencia artificial )AI(.
Su núcleo es a través de la red de proxies residenciales )residential proxy network###, que permite a las empresas utilizar la conexión a Internet de los usuarios para acceder y extraer datos de Internet de diferentes ubicaciones geográficas, lo cual es muy útil para el entrenamiento de modelos de IA que requieren datos diversificados y representativos geográficamente.
Problemas resueltos: La captura de datos en redes tradicionales suele ser realizada por sistemas centralizados, lo que resulta en ineficiencia y la posibilidad de errores o sesgos. Grass tiene como objetivo proporcionar datos de internet confiables y verificados a través de un enfoque descentralizado, y los datos proporcionados por usuarios descentralizados tienen inherentemente características de diversidad, publicación en múltiples regiones y tiempo real.
Visión y Misión: La visión de Grass es crear una capa de datos de internet descentralizada, donde los datos se recojan, verifiquen y estructuren de manera que se minimice la confianza. Su misión es empoderar a los usuarios para contribuir a la capa de datos y motivar la participación a través de un mecanismo de recompensas.
Método de participación del usuario: Los usuarios solo necesitan tres pasos para comenzar: visitar el sitio web de Grass, instalar la extensión/cliente y conectarse para comenzar a ganar Grass Points. Esta forma de contribuir con ancho de banda para ganar recompensas brinda a los usuarios comunes una oportunidad de compartir los dividendos del crecimiento de la IA.
En resumen, las características clave y ventajas de Grass son: el bajo costo de extracción de datos en una red descentralizada, una mayor diversidad de datos; los usuarios ganan recompensas al contribuir con ancho de banda, logrando el retorno del valor de los datos; se utiliza tecnología de blockchain para verificar los datos, asegurando la transparencia y fiabilidad de los mismos.
( 2.2 Desarrollo
Fase conceptual: A mediados de 2022, el proyecto fue propuesto por Wynd Labs.
Fase de desarrollo: La construcción del producto comenzó a principios de 2023, marcando la entrada del proyecto en la fase de desarrollo real.
Ronda de financiamiento semilla: En 2023, Grass completó una ronda de financiamiento semilla de 3.5 millones de dólares, liderada por Polychain Capital y Tribe Capital, con un total de 4.5 millones de dólares ), incluyendo la ronda semilla previa liderada por No Limit Holdings (.
Prueba de usuario: A finales de 2023, se lanzará una extensión para el navegador Chrome, comenzando la prueba de usuarios, atrayendo la participación de usuarios tempranos.
**Hito: **En abril de 2024, el proyecto anunció más de 2 millones de dispositivos de nodos conectados, creciendo rápidamente. Según los datos de DePIN Scan, hasta marzo de 2025, sus usuarios activos han superado los 2.5 millones.
Airdrop inicial: Anuncio del primer airdrop el 21 de octubre de 2024, distribuyendo 100 millones de tokens GRASS )10% del suministro total ###, recompensando a los usuarios tempranos.
Intercambios en línea: Lanzamiento en OKX y otros intercambios el 28 de octubre de 2024, el precio subió de $0.6 a $3.89 en 10 días, aumentando de manera constante alrededor de 5 veces.
Estado actual: El proyecto sigue expandiéndose, se está llevando a cabo la segunda fase de incentivos para usuarios; se planea lanzar aplicaciones móviles para Android y iPhone para aumentar la escala de la red y la participación de los usuarios.
( 2.3 Situación del equipo
Según los datos de Rootdata, Grass fue desarrollado por Wynd Labs, su fundador es Andrej Radonjic, quien es el CEO de Wynd Labs y posee una maestría en matemáticas y estadísticas de la Universidad de York y una licenciatura en física de ingeniería de la Universidad McMaster.
Los miembros del equipo provienen de Wynd Labs, centrados en el desarrollo de tecnologías de blockchain e IA, y poseen experiencia en el campo relacionado. Sin embargo, la información específica sobre los miembros no se ha divulgado ampliamente, solo se ha revelado la identidad de Radonjic.
Según Tracxn, Wynd Labs se fundó en 2022, y su producto principal es Grass.
) 2.4 Financiamiento y socios importantes
Inversores y apoyo
Ronda semilla: En 2023 se completó una ronda de financiamiento semilla de 3.5 millones de dólares, liderada por Polychain Capital y Tribe Capital. Según Rootdata, el financiamiento total después de la ronda semilla alcanzó los 4.5 millones de dólares, incluida la ronda anterior a la semilla liderada por No Limit Holdings.
Ronda A de financiamiento: Se completó la ronda A de financiamiento en septiembre de 2024, liderada por HackVC, con la participación de Polychain, Delphi, Lattice y Brevan Howard, el monto no ha sido divulgado.
Apoyo de inversores: HackVC, Polychain, Delphi, Lattice y Brevan Howard son algunos de los inversores más conocidos en la industria. Obtener su apoyo también demuestra el reconocimiento del proyecto en el sector.
Socios
Plataforma de blockchain: construida sobre la red Solana, beneficios del proyecto